使用多邻域局部二值模式进行土地利用分类
机器学习
2019-02-12 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们提出使用多种局部二值模式（LBP）来有效分类土地利用图像。我们使用 UC Merced 21 类土地利用图像数据集。由于该数据集包含类内差异和类间相似性，该分类任务具有挑战性。我们提出的结合最近邻分类器的多邻域 LBP 方法能够达到 77.76% 的准确率。进一步进行了按类别的分析，并提出了用于进一步提高分类准确率的合适建议。
引用
@article{arxiv.1902.03240,
title = {Land Use Classification Using Multi-neighborhood LBPs},
author = {Harjot Singh Parmar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.03240},
year = {2019}
}
备注
7 pages